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申请/专利权人：电子科技大学

摘要：本发明公开了一种基于隐语义模型的中医组方推荐方法及系统，该方法包括以下步骤：S0：采集某种疾病的多例医案信息，医案信息包括医案数及每例医案对应症状和药物；S1：根据步骤S0采集的信息，基于对医案库中症状和对应处方的隐语义分析，提取出隐含证候，发现隐含证候、症状和药物间存在的关系，建立基于症状‑证候‑药物的主题模型，并进行参数学习训练；S2：输入待检测的用户症状，从基于症状‑证候‑药物的主题模型结果中获取的症状、证候、药物之间的对应关系，进行相应处方推荐，并输出推荐结果，为医生诊疗过程的组方提供参考和辅助决策。

主权项：1.一种基于隐语义模型的中医组方推荐方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S0：采集某种疾病的多例医案信息，医案信息包括医案数及每例医案对应症状和药物；S1：根据步骤S0采集的信息，基于对医案库中症状和对应处方的隐语义分析，提取出隐含证候，发现隐含证候、症状和药物间存在的关系，建立基于症状-证候-药物的主题模型，并进行参数学习训练；S2：输入待检测的用户症状，从基于症状-证候-药物的主题模型结果中获取的症状、证候、药物之间的对应关系，进行相应处方推荐，并输出推荐结果，为医生诊疗过程的组方提供参考和辅助决策；所述步骤S1具体包括基于症状-证候-药物的主题模型的生成；假设一例医案被视为一篇文档，一种证候被视为一个主题；令|P|为临床医案数，每例医案p包含种症状和种药物，hpn为医案p中的第n种药物，spm为医案p中的第m种症状，zpmn为词hpn和spm的潜在证候分布；K为证候主题数，每个主题k∈[1，…，K]表示一种证候；为证候k∈[1，…，K]上S维的证候-症状多项式分布，用于描述不同症状对证侯的重要性，其中，S为医案集包含的症状总数；为证候k∈[1，…，K]上H维的证候-药物多项式分布，用于描述不同药物治疗一种证侯的重要性，其中，H为医案集包含的药物总数；对于某种证候下的所有词，假设和相互独立；θp为医案p上K维的医案-证候多项式分布；x为二元变量值，取值范围为{symptom，herb}，以此来表达所生成词的2种不同类型，若x＝symptom，则表示所生成词为症状，否则为药物；α、β、γ分别为Dirichlet先验分布的超参数；基于症状-证候-药物主题模型SSHTM的生成过程如下所示：步骤1：对于每个主题k∈[1，…，K]，服从参数为β的狄利克雷先验分布，服从参数为γ的狄利克雷先验分布：步骤2：对于每例医案p∈P，θp服从参数为α的狄利克雷先验分布：θp～Dirichletα；步骤3：对于包含于每例医案p中的每个词，主题zpmn服从参数为θp的多项式分布：zpmn～Multiθp；步骤4：若x＝symptom，则症状spm服从参数为的多项式分布：若x＝herb，则药物hpn服从参数为的多项式分布：所述步骤S1还包括基于症状-证候-药物的主题模型的参数学习训练；其中，参数θpk、及的计算分别如下： 其中，θpk表示医案p包含证候k的概率，表示证候k包含症状s的概率，表示证候k包含药物h的概率；表示医案p的症状分配给主题k的次数，表示医案p的药物分配给主题k的次数，表示在医案集中症状m分配给主题k的次数，表示在医案集中药物n分配给主题k的次数；所述步骤S2中对输入的待检测用户的症状，进行预处理，将其表示为一个n维向量，n为包含于医案集的症状数；其中，每种症状用0、1编码表示，若输入症状存在，则编码为1，否则为0；所述步骤S2具体包括如下子步骤：S21：构建症状-药物矩阵，获取症状与药物之间的对应关系；构建症状-药物矩阵，其第i行j列的元素表示为phj|si，即治疗症状si的药物包含hj的概率，其计算如下所示： 其中，z为基于症状-证候-药物的主题模型中的证候主题，K为主题数，phj|z即为SSHTM模型中的参数pz|si表示症状si包含于证候z的概率： 其中，psi|z为SSHTM模型中的参数psi表示症状si在医案集M中的出现频率，pz为主题z的先验概率，将其看作为一个常数；S22：对所有症状计算每种药物的排序值Rank，并选择具有较大排序值的药物作为其推荐药物，并将这些推荐药物的组合作为治疗患者的推荐处方；S221：基于输入的患者症状及其对应权重，计算所有症状下每种药物的排序值Rank，其计算如下所示： 其中，weightsi表示症状si的权重，若输入症状包含si，则为1，否则为0；S222：对所有药物的Rank值进行降序排列，并选择前N个药物作为其推荐药物，并将这N个药物的组合作为治疗患者症状的推荐处方，记为：pres.＝{HN}。

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百度查询： 电子科技大学 一种基于隐语义模型的中医组方推荐方法及系统